标定概述
我们先看一张图,做过调试的同学额应该很熟悉,出问题了,要实车调试,我们带着电脑和canoe下去调试了。只不过这张图是讲标定的,我们通过can或者以太网接口卡,把标定参数刷到我的Ecu中,我们的Ecu采集数据到远程服务器供我们分析我们调参的好坏。
那么什么是调参呢?
调参就是优化或调整控制算法中的某些参数以获得系统最佳效果的过程。我们通过校准工具(比如网络接口卡can盒子和canape)访问 ECU中的校准变量并进行更改,注意我们要校准的那些参数都被分组到 ECU 内存的一个特殊部分,称为校准内存。我们通过校准工具来访问这块内存。
标定协议
那么校准工具肯定要通过某种协议来访问这块内存,我们称这种协议为XCP(CAN Calibration
Protocol)协议,基于can总线的就叫ccp。顾名思义,它是一种用于电子控制单元(ECU)的校准和数据采集的协议。
CCP 是 CAN 2.0B(11 位或 29 位 CAN id)的应用层。根据 OSI 模型,该协议是顶层(第 7层),这意味着该协议不描述位和字节是如何创建的,而是使用 CAN 2.0B 协议物理层、数据链路层和网络层。
关键字:车辆 标定 canoe
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车辆中的标定概述
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车辆网络安全威胁将是持久战,莱迪思对此有话说
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不是无人驾驶,机器人Nao能驾驶车辆
Google的无人驾驶很厉害,但那是让机器人驾驶它们自己,如果是让它们坐在方向盘后面驾驶车辆,就不那么容易了。不过 Aldebaran的人型机器人Nao可以做到这一点,它能驾驶一辆小型BMW Z4电动车。
Nao可以进行自主驾驶,不过更准确的说,是那辆车在自己运行。车底部安装了激光测距仪,能检测到障碍,将驾驶信息传送给车上的机器人。
这套设备的意义在于,它是一个平台,任何人可以根据自己的需求进行改造,加入新算法,比如计算机视觉障碍检测等。这辆小型 BMW车是基于Arduino做成,很适于改装。
NAO V5 Evolution版的价格约7990美元,加上一辆车的话要多加 2000美元,虽然有些折扣优惠,但怎么看都
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高速公路多车道车辆智能计数系统的设计
引言
近年来,高速公路的建设步伐很快,对高速公路进行科学管理势在必行,如对车辆的流量统计和分析,可以实现高速公路载荷的有效控制与管理。
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1 系统组成
本系统由信号拾取、信号处理、单片机计数系统等部分组成。多车道车辆计数
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六大半导体技术助力构建更安全、更智能的车辆
从前保险杠到后保险杠,从车顶到车轮,汽车上使用的高效创新型半导体技术越来越多 如今的车辆可能配备了 200 到 2000 颗半导体芯片用于供电、传感和信息处理,旨在确保我们的安全。半导体的创新成果可助力汽车制造商打造技术先进的车辆。 但是,这种先进的半导体技术对驾驶员有什么影响呢?接下来,让我们听听德州仪器 (TI) 汽车系统工程和市场总监 Fern Yoon 的自述吧。 作为一名汽车半导体行业的从业者,我深感荣幸,因为我既是一名探索车辆功能需求的驾驶员,也是一名影响汽车制造商如何采用技术设计未来汽车的工程师。如今,驾驶员对车辆的期望与 20 年前大不相同。过去,驾驶员最关心的是如何从一个地方到达另一个地方。他们更重视
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高速数字化仪和AWG在车辆总线(CAN/LIN/PSI5)测试中的应用(二)
前情回顾 上期德思特向大家介绍了德思特模块化数字化仪在车辆测试中的应用,8到16位的通道,高达5 GS/s的采样率允许选择与应用相匹配的快速或慢速采样,即使缺少组件,它们也可以进行测试。这期将为大家介绍如何使用信号源进行仿真,及模块化仪器相关应用。 使用信号源进行仿真 在许多工程项目中,测试可能会因为缺少关键组件或进行物理测试成本太高而被搁置,任意函数发生器(AWG)可用于创建几乎任何波形并弥补这些缺失的组件。任意波形发生器是数字信号源,其工作方式与数字化仪非常相似。数字化仪对模拟波形进行采样、数字化,然后将其存储在采集存储器中,而AWG则在波形存储器中存储波形的数字描述,选定的波形样本被发送到数模转换器(DAC),然
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IPS Group推出高精度立体车辆检测传感器
据外媒报道,智能车停创新公司IPS集团(IPS Group)推出立体车辆检测传感器(Stereoscopic Vehicle Detection Sensor),进一步完善完全集成的智能停车生态系统(Fully Integrated Smart Parking Ecosystem)。 图片来源:IPS集团 这些传感器与IPS Single-Space Parking Meters集成,以检测空间空置和占用情况。 停车管理人员可以实时监控空间占用情况,以制定数据驱动的策略决策,例如基于需求的费率、停车时间表和执行流程。
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机器人与视觉标定理论详解
相机固定不动, 上往下看引导移动
1. 相机非线性校正 使用标定板做非线性校正 2. 相机与机器人做 9 点标定 可以使用机器人扎9个点,或者机器人抓住工件摆放9个位置,得到9个坐标,相机也得到9个像素坐标,然后标定 3. 计算机器人的旋转 机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到相机视野内,相机可以得到三个坐标值,通过三个坐标值拟合圆获得圆心坐标即为旋转中心 4. 相机通过公式计算得出最终的输出结果 (rx0, ry0)为旋转中心,( x, y)为被旋转的点,(x0,y0)旋转后的点 x0= cos (a) * (x-rx0) – sin (a) * (y-ry0) +rx0 y0= cos (a) * (y-ry0)
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